R语言中的重抽样方法：自助法

最新推荐文章于 2025-06-16 16:51:36 发布

ByteWhiz

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本文介绍了R语言中如何运用自助法进行重抽样分析。通过导入mtcars数据集，创建自助样本，计算平均马力的统计量，并使用boot.ci函数计算95%置信区间，展示了自助法在估计统计量和置信区间上的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言中的重抽样方法：自助法

自助法（bootstrap）是一种常用的重抽样方法，用于估计统计量的置信区间和偏差。它通过从原始数据集中有放回地抽取样本，构建出多个类似于原始数据集的自助样本，并利用这些自助样本进行统计分析。本文将介绍如何在R语言中使用自助法进行重抽样分析，并提供相应的源代码。

导入必要的库和数据集

首先，我们需要导入R语言中的必要库和数据集。在本文中，我们将使用R中自带的mtcars数据集作为示例。

# 导入必要的库
library(boot)

# 导入数据集
data(mtcars)

创建自助样本

接下来，我们将使用boot函数创建自助样本。boot函数是boot包中的主要函数，它可以根据指定的统计量和重抽样次数生成自助样本。

# 创建自助样本函数
boot_samples <- function(data, index) {
  return(data[index, ])
}

# 设置随机数种子以保证结果的可重复性
set.seed(123)

# 创建自助样本
boot_data <- boot(data = mtcars, statistic = boot_samples, R = 100)

在上述代码中，我们定义了一个名为boot_samples的函数，该函数接受两个参数：原始数据集和样本索引。然后，我们使用boot函数来生成100个自助样本（R = 100

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